https://leetcode-cn.com/problems/search-insert-position/數組
class Solution { public int searchInsert(int[] nums, int target) { int left=0,right=nums.length-1; while(left<=right){ int mid=(left+right)/2; if(nums[mid]<target){ left=mid+1; }else if(nums[mid]>target){ right=mid-1; }else{ return mid; } } return left; } }
https://leetcode-cn.com/problems/search-a-2d-matrix/大數據
public boolean searchMatrix(int[][] matrix, int target) { if(matrix.length == 0) return false; int row = 0, col = matrix[0].length-1; while(row < matrix.length && col >= 0){ if(matrix[row][col] < target) row++; else if(matrix[row][col] > target) col--; else return true; } return false; }
https://leetcode-cn.com/problems/remove-duplicates-from-sorted-array/人工智能
public int removeDuplicates(int[] nums) { // 使用雙指針 if(nums==null || nums.length == 1){ return nums.length; } int i = 0,j =1; while(j<nums.length){ if(nums[i]==nums[j]){ j++; }else{ i++; nums[i]=nums[j]; j++; } } return i+1; }
https://leetcode-cn.com/problems/middle-of-the-linked-list/spa
public ListNode middleNode(ListNode head) { ListNode p = head, q = head; while (q != null && q.next != null) { q = q.next.next; p = p.next; } return p; }
https://leetcode-cn.com/problems/grumpy-bookstore-owner/指針
/* 首先 找到不改變的時候客人就滿意的數量和 同時更新數組 這樣問題就轉變爲 求數組指定長度最大和的問題 時間複雜度 O(n) 空間複雜度爲O(1) */ class Solution { public int maxSatisfied(int[] customers, int[] grumpy, int x) { int sum = 0, len = customers.length; for (int i = 0; i < len; i++) { if (grumpy[i] == 0){ sum += customers[i]; customers[i] = 0; } } int num = customers[0]; int maxval = customers[0]; for (int i = 1; i < len; i++){ if (i < x) num = num + customers[i]; else num = num + customers[i] - customers[i - x]; maxval = Math.max(maxval, num); } return (sum + maxval); } }
https://leetcode-cn.com/problems/sliding-window-maximum/code
/* 思路: 遍歷數組 L R 爲滑窗左右邊界 只增不減 雙向隊列保存當前窗口中最大的值的數組下標 雙向隊列中的數從大到小排序, 新進來的數若是大於等於隊列中的數 則將這些數彈出 再添加 當R-L+1=k 時 滑窗大小肯定 每次R前進一步L也前進一步 保證此時滑窗中最大值的 數組下標在[L,R]中,並將當前最大值記錄 舉例: nums[1,3,-1,-3,5,3,6,7] k=3 1:L=0,R=0,隊列【0】 R-L+1 < k 隊列表明值【1】 2: L=0,R=1, 隊列【1】 R-L+1 < k 隊列表明值【3】 解釋:當前數爲3 隊列中的數爲【1】 要保證隊列中的數從大到小 彈出1 加入3 但隊列中保存的是值對應的數組下標 因此隊列爲【1】 窗口長度爲2 不添加記錄 3: L=0,R=2, 隊列【1,2】 R-L+1 = k ,result={3} 隊列表明值【3,-1】 解釋:當前數爲-1 隊列中的數爲【3】 比隊列尾值小 直接加入 隊列爲【3,-1】 窗口長度爲3 添加記錄記錄爲隊首元素對應的值 result[0]=3 4: L=1,R=3, 隊列【1,2,3】 R-L+1 = k ,result={3,3} 隊列表明值【3,-1,-3】 解釋:當前數爲-3 隊列中的數爲【3,-1】 比隊列尾值小 直接加入 隊列爲【3,-1,-3】 窗口長度爲4 要保證窗口大小爲3 L+1=1 此時隊首元素下標爲1 沒有失效 添加記錄記錄爲隊首元素對應的值 result[1]=3 5: L=2,R=4, 隊列【4】 R-L+1 = k ,result={3,3,5} 隊列表明值【5】 解釋:當前數爲5 隊列中的數爲【3,-1,-3】 保證從大到小 依次彈出添加 隊列爲【5】 窗口長度爲4 要保證窗口大小爲3 L+1=2 此時隊首元素下標爲4 沒有失效 添加記錄記錄爲隊首元素對應的值 result[2]=5 依次類推 若是隊首元素小於L說明此時值失效 須要彈出 */ class Solution { public int[] maxSlidingWindow(int[] nums, int k) { if(nums==null||nums.length<2) return nums; // 雙向隊列 保存當前窗口最大值的數組位置 保證隊列中數組位置的數按從大到小排序 LinkedList<Integer> list = new LinkedList(); // 結果數組 int[] result = new int[nums.length-k+1]; for(int i=0;i<nums.length;i++){ // 保證從大到小 若是前面數小 彈出 while(!list.isEmpty()&&nums[list.peekLast()]<=nums[i]){ list.pollLast(); } // 添加當前值對應的數組下標 list.addLast(i); // 初始化窗口 等到窗口長度爲k時 下次移動在刪除過時數值 if(list.peek()<=i-k){ list.poll(); } // 窗口長度爲k時 再保存當前窗口中最大值 if(i-k+1>=0){ result[i-k+1] = nums[list.peek()]; } } return result; } }
吳邪,小三爺,混跡於後臺,大數據,人工智能領域的小菜鳥。
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